df.loc["Row_Total"] = df.sum()df.loc[:,"Column_Total"] = df.sum(axis=1) 2、如果有文字 import pandas as pd data = [('a',1,2,3),('b',4,5,6),('c',7,8,9),('d',10,11,12)]df = pd.DataFrame(data,columns=('col1', 'col2', 'col3','col4'))df.loc['Column_...
# df['column_name'] = df.loc[start_row_index:end_row_index, # ['column1','column2']].sum(axis = 1) # summing columns X and Y for row from 1 - 3 df['Sum_of_row']=df.loc[1:3,['X','Y']].sum(axis=1) print(df) 输出: 对第1 行到第 3 行的所有行求和 示例3: 使用...
# 选取10行数据保存,便于观察数据 data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=['open']) # 读取,查看结果 pd.read_csv("./data/test.csv") Unnamed: 0 open 0 2018-02-27 23.53 1 2018-02-26 22.80 2 2018-02-23 22.88 3 2018-02-22 22.25 4 2018-02-14 21.49 5 2018-02-13 21.40 ...
random.randn(4,3), columns=['col1','col2','col3']) # print(df,'\n') for row in df.itertuples(): print(row) """ 输出: Pandas(Index=0, col1=0.5457537018288817, col2=-0.37401151450088643, col3=-2.235913835211911) Pandas(Index=1, col1=-1.4238446924342996, col2=-0.4261995350415312, ...
['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns')df.loc[:, 'Q10'] = '我是新来的' # 也可以# 增加一列并赋值,不满足条件的为NaNdf.loc[df.num >= 60, '成绩...
df=pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age']) # 使用astype方法设置每列的数据类型 df['Site']=df['Site'].astype(str) df['Age']=df['Age'].astype(float) print(df) 也可以使用字典来创建: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data={'Site':['Google','Runoob','Wiki'],'Age':[10,12,...
sum(axis=1,skipna=False)) 结果: 2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数. DataFrame.mean(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna :布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN ...
columns:类似数组、系列或数组/系列值的列表,列中要作为分组依据的值 values:类似数组,可选,要根据因素聚合的值数组,需要指定 aggfunc rownames:序列,默认None,如果传递,必须匹配传递的行数组的数量 colnames:序列,默认None,如果传递,必须匹配传递的列数组的数量 ...
Pandas按列求和并用该值除每个单元格result.iloc[:,:-1].div(result.iloc[:,:-1].sum(axis=1),...
columns 获取列索引 values 获取值数组 describe() 获取快速统 1. 2. 3. 4. 5. 6. 九、pandas:DataFrame索引和切片 1、DataFrame有行索引和列索引。 2、DataFrame同样可以通过标签和位置两种方法进行索引和切片。 3、DataFrame使用索引切片: 方法1.两个中括号,先取列再取行。 df['A'][0] ...